Page | 75
PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA SISTEM INFORMASI PERPUSTAKAAN
Dinna Yunika Hardiyanti 1 , Hardini Novianti 2 , Ahmad Rifai 3
123 Fakultas Ilmu Komputer,Universitas Sriwijaya Jl. Srijaya Negara Palembang, 30139
1 dinna.yunika@gmail.com , 2 hardini79@gmail.com, 3 rifai.bae@gmail.com
Abstrak — Perpustakaan  didirikan  untuk  menyediakan  informasi,  bahan  rujukan,  penyedia ruang belajar dan peminjaman buku. Perpustakaan dibedakan menjadi perpustakaan fisik dan non  fisik.  Perpustakaan  fisik  yaitu  perpustakaan  yang  memiliki  gedung  perpustakaan, sedangkan  perpustakaan  non-fisik  dimana  koleksi  buku  perpustakaan  dan  pengaksesan  buku dilakukan secara online. Pada sistem informasi perpustakaan baik fisik maupun non fisik selalu menyediakan  fitur  pencarian  koleksi  buku.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan pelayanan  perpustakaan,  khususnya  pada  fitur  pencarian  buku.  fitur  pencarian  dilengkapi rekomendasi  buku  yang  berhubungan.  Rekomendasi  ini  didapat  dari  hasil  analisa  pola  data transaksi peminjaman buku menggunakan data mining. Algoritma data mining yang digunakan pada penelitian ini yaitu FP-Growth. Pada FP-Growth frequent item set diperoleh dari FP-Tree. kemudian di lakukan analisa pola asosiasinya dengan menghitung nilai support dan confident rule.  Hasil  penelitian  ini  yaitu  sistem  informasi  perpustakaan  yang  dilengkapi  dengan rekomendasi  buku  pada  fitur  pencarian  untuk  meningkatkan  pelayanan  sistem  informasi perpustakaan.
Kata kunci — Sistem informasi perpustakaan, data mining, FP-Growth.

## I. PENDAHULUAN
Perdirian perpustakaan bertujuan untuk memenuhi kebutuhan  informasi,  menyediakan  bahan  rujukan, penyedia ruang belajar, penyediakan jasa peminjaman  [1].  Untuk  meningkatkan  pelayanannya perpustakaan  telah  didukung  dengan  teknologi informasi,  yang  di  kenal  dengan  elektronic  library (elib). Fitur yang terdapat di elib diantarannya kelola koleksi  buku  dan  kelola  data  peminjaman  dan pengembalian  oleh  pustakawan  dan  fitur  pencarian yang  dapat  digunakan  oleh  pustakawan  dan  anggota perpustakaan.
Perpustakaan  di  bedakan  menjadi  perpustakaan fisik  dan  perpustakaan  non  fisik  (e-lib)  [2]. Perpustakaan  fisik  memiliki  bangunan  fisik  yang berlokasi di tempat tertentu dan koleksi perpustakaan dapat  diakses  di  perpustakaan  secara  langsung. Sedangkan  perpustakaan  non  –  fisik  berbasis  digital [1],  dimana  koleksi  perpustakaan  dapat  diakases secara langsung dengan mengunduh koleksi perpustakaan  atau  dengan  cara  membaca  secara digital.
Pada sistem informasi perpustakaan untuk mempermudah  anggota  perpustakaan  menemukan koleksi  buku,  di  tambahan  fitur  pencarian  buku. Berdasarkan  informasi  di  katog  pencarian  di  peroleh informasi buku tersedia atau tidak. Untuk meningkatkan pelayanan kepada anggota perustakaan, setiap  buku  yaang  di  caria  anggota  perpustakaan sistem  akan  memberikan  informasi  koleksi  buku sejenis  dengan  buku  yang  di  cari.  Dengan  harapan
jika  buku  yang  di  cari  anggota  perpustakaan  tidak tersedia, anggota perpustakaan dapat  meminjam atau mambaca buku yang lain.
Di  dalam  memberikan  informasi  alaternatif  buku, pada penelitian ini rekomendasi di berikan berdasrkan  hasil  analisa  ( data mining )  transaksi peminjaman  buku.  Dimana  data  mining  merupakan teknik  yang  digunakan  untuk  menganalisa  data dengan  cara  melihat  hubungan  (pola)  antar  data (assosiation  rule)  [3].  Tahapan  data  mining  dimulai dari (1) pembersihan data ( data clening ) (2) integrasi data  ( data integration )  (3)  Data  Seleksi  ( selection data ) (4) Transformasi data ( data transformation ) (5) Proses mining (6) evaluasi pola ( pattern evaluation ).
Pada  tahapan  mining,  pada  penelitian  ini menggunakan algoritma Frequent Pattern Growth (FP –  Growth).  Algoritma  ini  dipilih  karena  pada penelitian sebelumnya dilakukan perbandingan antara Apriori  dan  FP-Growth  diketahui  untuk  menganalisa data  yang  sama  waktu  yang  dibutuhkan  dalam menemukan pola oleh FP-Growth lebih cepat [4]. Hal ini  di  karenakan  pada  FP-Growth  pencarian frequent item set dilakukan  dengan  membangun  tree  [5], sehingga candidate generation yang  ada  pada algoritma Apriori tidak diperlukan.

## II. METODOLOGI
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan sistem  informasi  perpustakaan  yang  dilengkapai dengan  rekomendasi  buku.  Hal  ini  dilakukan dikarenakan keterbatasan jumlah koleksi perpustakaan  dan  jumlah  anggota  yang  meminjam
Page | 76
buku  tertentu  sehingga  ada  anggota  yang  tidak mendapatkan referensi dan meminjam buku.
Penelitian ini dilakuakan supaya anggota perpustakaan  mendapatkan  referensi  dari  buku  yang berbeda,  maka  pada  fitur  pencarian  buku  dilengkapi dengan rekomendasi buku. Buku yang di rekomendasikan  merupakan  buku  –  buku  persamaan topik  dengan  buku  yang  di  cari  oleh  anggota perpustakaan. Metodologi yang digunakan digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
Analisis Masalah Pembangunan Sistem Pengujian
Analisis Data menggunakan Algoritma Fp-Growth
1. Proses Peminjaman dan Pengembalian buku
2.CRUD anggota, koleksi buku, judul buku, denda 3. fitur Pencarian buku Lingkup Sistem Desain Sistem
Gbr. 1 Metodologi penelitian
Pada  algoritma  FP-Growth,  frequent  item  set diperoleh  dari  mengekstraksi  struktur  data  pada  FP- Tree  [6].  Langkah  pertama  pada  algoritma  ini  yaitu membuat  FP-Tree  dari  data  transaksi.  Pada  tabel  1 diasumsikan TID merupakan data transaksi peminjaman buku dan items merupakan koleksi buku yang  dipinjam  oleh  anggota  perpustakaan  pada  satu kali  transaksi  peminjaman.  Dimana  a,  b,  c,  d,  e merupakan  items  yang  mengambarkan  judul  buku yang dipinjam.
TABEL I
CONTOH TRANSAKSI PEMINJAMAN BUKU
Berdasarkan data transaksi pada tabel 1, di bentuk FP-Tree untuk seperti pada gambar 3.
NULL a:7 b:3 c:1 d:1 e:1 c:1 b:3 c:2 d:1 e:1
Gbr. 2 Pengabaran FP-Tree berdasarkan transaksi item set
Untuk memperoleh frequent items set dari FP-Tree diperoleh  dari  ekplorasi tree dengan  cara bottom-up . Strategi  ini  digunakan  untuk  mengetahui item yang frequent  item  set yang  berakhiran  dengan  item tertentu  (pendekatan suffix ).  Berdasarkan  transaksi pada  FP-Tree  dapat diketahui  frequent  item  set yang berakhiran  misalnya  item  e. Frequent  item  set berdasarkan suffix dapat  dirangkum  pada  tabel  2. Dari tabel 2 diketahui bahwa buku e pernah di pijam sendiri,  atau  bersama  buku  a.  buku  e  juga  pernah dinjam bersama buku c dan buku e dipinjam bersama dengan buku b dan c.
TABEL II FREQUENT ITEM SET BERDASARKAN SUFFIX
Suffix  Frequent Itemsets e {e}, {c,e}, {b,c,e}, {a,e} d {d}, {c,d}, {b,c,d}, {a,d} c {c}, {b,c}, {a,c}, {a,b,c} b {b},{a,b} a
{a}
Untuk  mengetahui  pola  yang  ada  data  transaksi atau  terlihat  dari item  set yang  sering  muncul  di lakukan  tehnik data  mining  association  rule . Pencarian association  rule dilakukan  dengan  dua tahapan  yaitu frequent  item  set (pada  penelitian  ini menggunakan  FP-Tree)  dan  penyusunan rule .  Untuk melihat tingkat kepentingan rule, perlu diketahui nilai support dan confident [3][6][7].  Nilai support digunakan  untuk  mengetahui  peluang  kejadian sebuah rule pada keseluruhan transaksi pada item set . Formula support dan confident dapat  dilihat  pada persamaa 1 dan 2.
Support (A  B)= support count (A B)  /  jumlah transaksi                                                                  (1)
Confident (A  B) = support count (A B) / supportcount (A) (2)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem informasi perpustakaan yang dikembangkan  memiliki  fitur  pengelolaan  buku, pengelolaan  kategori  dan  pengelolaan  peminjaman koleksi  buku  dan  pencarian  buku.  Rancangan  sistem informasi  perpustakaan  yang  dikembangkan  dapat dilihat dari use case pada gambar 3.
Transaksi Item Set TID Items 1 {a,b} 2 {b,c,d} 3 {a,d} 4 {a,e} 5 {a,b,c} 6 {a,c} 7 {a} 8 {a,b} 9 {b,c,e} 10 {b}
Page | 77
Implementasi rancangan sistem informasi perpustakaan  dapat  dilihat  pada  gambar  4. Interface hasil pencarian buku dilengkapi dengan rekomendasi buku  hasil  dari  analisis  data  menggunakan  data mining  dengan  algoritma  FP-Growth.  Jumlah  buku yang direkomendasikan dibatasi berjumlah lima buah buku.  Rekomendasi  buku  merupakan item  set yang memiliki  nilai support dan confident lima  tertinggi. Hasil  pencarian  buku  yang  dilengkapi  dengan rekomendasinya dapat dilihat pada gambar 4.
Sistem Informasi Perpustakaan Anggota Perpustakaan Pustakawan CRUD Anggota CRUD Buku Peminjaman Buku Pengembalian Buku Laporan Pencarian Buku Rekomendasi FP-Growth <<include>> Gbr. 3 Use case sistem informasi perpustakaan
Gbr. 4 Interface hasil pencarian buku

## IV. KESIMPULAN
Data  mining  dapat  di  implementasikan  pada sistem  informasi  perpustakaan.  Pada  sistem  yang dikembangkan  algoritma  data  mining  FP-Growth  di tambahkan pada fitur pencarian buku. Hasil dari fitur pencarian  buku  ditampilkan  detail  buku  yang  di  cari dan  rekomendasi  buku  sebanyak  lima  buah. Rekomendasi ini bedasarkan hasil pencarian frequent
item  set  menggunakan  FP-Tree  dan  hasil  pencarian pola  ( rule )  dengan  menggetahui  nilai support dan confident dari sebuah rule.

## REFERENSI
[1] Sulistyo-Basuki,  Pengantar  Ilmu  Perpustakaan.  Jakarta: Gramedia Pustaka, 1993.
[2] D. Y. Hardiyanti and S. P. Raflesia, “Desain Single Screen Library untuk Meningkatkan Efektivitas Layanan Perpustakaan,” vol. 2, no. 1, pp. 11–13, 2016.
[3] G.  Gunadi  and  D.  I.  Sensuse,  “Penerapan  Metode  Data Mining  Market  Basket  Analysis  Terhadap  Data  Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth ( Fp-Growth ) :,” Telematika, vol. 4, no. 1, pp. 118–132, 2012.
[4] R.  M.  Anggraeni,  “Perbandingan  Algoritma  Apriori  dan Algoritma FP-Growth untuk Perekomendasi Pada Transaksi Peminjaman  Buku  di  Perpustakaan  Universitas  Dian Nuswantoro,” pp. 1–6, 2014.
[5] Fitriyani, “Implementasi Algoritma Fp-Growth Menggunakan  Assosiation  Rule  Pada  Markter  Basket Analysis,” no. 1, pp. 1–9.
[6] P.-N.  Tan,  M.  Steinbach,  and  V.  Kumar,  “Association Analysis:  Basic  Concepts  and  Algorithms,”  Introd.  to  Data Min., pp. 327–414, 2005.
[7] A.  Ikhwan,  D.  Nofriansyah,  and  Sriani,  “Penerapan  Data Mining  dengan  Algoritma  Fp-Growth  untuk  Mendukung Strategi Promosi Pendidikan ( Studi Kasus Kampus STMIK Triguna Dharma),” Saintikom, vol. 14, no. 3, pp. 211–226, 2015.